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上海陌然自動化電氣有限公司位于上海，本著“致力于工業生產、制造水平前列 ”工作方針，使客戶、進步，助力智能制造長遠規劃、使國力是我們夢想和追求。致力于工業自動化控制領域產品、工程套和集成、，擁有豐富自動化產品和實踐以及雄厚力量，尤其以 PLC復雜控制、傳動、伺服控制、數控備品備件、人機界面及絡/為公司特長，幾年來，湖南似錦年華自動化科技有限公司在與德國 SIEMENS公司自動化與驅動部門長期緊作中，建立了良好相互協作關系，在可編程控制器、交直流傳動裝置方面業務逐年成倍增長，為廣大戶提供了SIEMENS新及自動控制解決方案。
決定人類社會進步速度的本質的制約要素是“認知的邊界”，所謂知識的邊界則是基于前人的經驗與規則所構建的無形的域。 就像《楚門的世界》當中，劇組為楚門所構建的整個生態，無形的禁錮了他認識問題，解決問題的能力。 目前來看，人類所有的外部感知能力例如溫度，加速度等都早已可使用現有的傳感器實現，基于機器學習，統計學習的方法更是幫助機器在聽（語音助手），看（computer vision），讀（NLP），寫（handwriting recognition），思考（Optimization）等多方面超越人類平均水平。 而當人的認知和判斷無法滿足不斷增長的數據維度和問題復雜度時，依靠人的知識和經驗去驅動和創造的過程就會有邊界。以圖像識別為例，基于人類經驗的數據分析方法，首先使用濾波器對原始圖像經行降噪，在使用濾波器經行圖像邊界識別，使用模式識別的方法分辨圖像中不同的物體。
這樣的方式，其核心在于濾波器的選擇，濾波器的參數配置以及分類器的選擇都需要經驗支持，不同的組合形式其模型輸出的結果差距明顯。如今使用的基于深度學習的CNN方法，將濾波器的類型及參數選擇基于依賴于分類器輸出結果的表現，使用反向傳播算法，不斷優化模型結構與參數。 而當人的認知和判斷無法滿足不斷增長的數據維度和問題復雜度時，依靠人的知識和經驗去驅動和創造的過程就會有邊界。以圖像識別為例，基于人類經驗的數據分析方法，首先使用濾波器對原始圖像經行降噪，在使用濾波器經行圖像邊界識別，使用模式識別的方法分辨圖像中不同的物體。 目前來看，人類所有的外部感知能力例如溫度，加速度等都早已可使用現有的傳感器實現，基于機器學習，統計學習的方法更是幫助機器在聽（語音助手），看（computer vision），讀（NLP），寫（handwriting recognition），思考（Optimization）等多方面超越人類平均水平。
